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Record W2136526220 · doi:10.7202/1001938ar

Identités linguistiques, langues identitaires : synthèse

2011· article· fr· W2136526220 on OpenAlexaffvenueabout
Anne-Marie Brousseau

Bibliographic record

VenueArborescences Revue d études françaises · 2011
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicMultilingual Education and Policy
Canadian institutionsUniversity of Toronto
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesEthnologySociologyPhilosophyPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article propose une synthèse des huit articles de ce numéro, qui sont issus du colloque « Prescriptivism(e) & Patriotism(e): du nationalisme à la mondialisation » tenu à Toronto les 17-19 août 2009. Pour faire bon accueil à une diversité de lectrices et lecteurs intéressés par les études françaises, cette synthèse situe les articles dans la grande conversation sociolinguistique qui porte sur les rapports entre langue et identité. Elle définit d’abord les deux concepts qui ont inspiré ce numéro : 1) le prescriptivisme, en rapport à une série de notions qui y sont reliées (norme, surnorme, bon usage, variation linguistique, marché linguistique) ; et 2) le patriotisme, en fonction de son lien essentiel avec l’identité (construction identitaire, rapport à l’autre, attitudes linguistiques, prestige manifeste, prestige latent). Elle résume ensuite chacun des articles, regroupés en trois parties, abordant chacune une facette de la dynamique patriotisme-prescriptivisme. La première partie traite du décalage entre les normes et les usages linguistiques et la perception de ces normes et de ces usages. La deuxième partie aborde la question de la vitalité linguistique, de l’érosion linguistique, de l’aménagement des langues et de leur revitalisation. La troisième partie montre les relations intestines, parfois même symbiotiques, entre le prescriptivisme et le patriotisme.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.928
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.105
GPT teacher head0.390
Teacher spread0.285 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations8
Published2011
Admission routes3
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